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M60板卡包含两颗M60 GPU，每颗M60 GPU包含2048 CUDA 核心和8GB显存。G系列云服务器所指的M60一般指的是M60 GPU， 而不是M60板卡。 G3型 弹性云服务器 功能如下： 支持专业级图形加速接口 支持NVIDIA M60 GPU卡 支持图形加速应用 提供GPU直通的能力来自：百科快速创建微服务引擎 04:38 查看微服务引擎信息 03:29 GPU虚拟机申请GPU虚拟机申请流程操作1GPU虚拟机申GPU虚拟机申请流程操作1请流程操作1流程操作1 05:30 GPU虚拟机申请GPU虚拟机申请流程操作1GPU虚拟机申GPU虚拟机申请流程操作1请流程操作1流程操作1 05:30来自：专题
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M60-xQ使用GPU虚拟化能力，x为1/2/4/8，表示云服务器使用GRID技术将M60 GPU虚拟为不同规格和型号的vGPU， x对应于vGPU的显存大小，Q表示该类型的vGPU主要适用于工作站和桌面场景。 G1型弹性云服务器功能如下： 支持NVIDIA M60 GPU卡 支持图形加速应用来自：百科云服务器 P1型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla P100 GPU，在提供云服务器灵活性的同时，提供优质性能体验和优良的性价比。P1型弹性云服务器支持GPU Direct技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力，在深度学习、图形来自：百科
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pci_passthrough:enable_gpu string 否 显卡是否直通。 值为“true”,表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs string 否 G1型和G2型云服务器应用的技术,包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术,且GPU卡的型号为M60-1Q来自：百科![]()
1.0 支持CUDA*和OpenCL 支持NVIDIA V100 GPU卡 支持图形加速应用 支持CPU重载推理应用 提供和弹性云服务器相同的申请流程 自动化的调度G5型弹性云服务器到装有NVIDIA V100 GPU卡的可用区 可以提供最大显存16GB，分辨率为4096×2160的图形图像处理能力来自：百科![]()
pci_passthrough:enable_gpu string 否 显卡是否直通。 值为“true”,表示GPU直通。 pci_passthrough:gpu_specs string 否 G1型和G2型云服务器应用的技术,包括GPU虚拟化和GPU直通。 如果该规格的云服务器使用GPU虚拟化技术,且GPU卡的型号为M60-1Q来自：百科![]()
"requests.nvidia.com/gpu-tesla-p4" : "256", "requests.nvidia.com/gpu-tesla-p100-16GB" : "256", "requests.nvidia.com/gpu-tesla-v100-16GB" : "256"来自：百科![]()
rue，否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type 否 String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU类型。支持GPU加速型实例的镜像操作系统类型请参考表2。如果不支持XEN虚拟化下GPU类型，无需添加该属性。该属性与“__support_xen来自：百科![]()
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什么是共享云硬盘？共享云硬盘使用 网站无法访问怎么排查？ 对象存储服务 OBS 权限控制方式应该如何选择？ 为什么访问中国大陆外网站加载缓慢？怎么解决？ 相关推荐 GPU加速型:推理加速型Pi1 变更云服务器规格（按需）:功能介绍 扩容场景:扩容云服务器的场景 修订记录 修订记录 AI加速型:AI推理加速I型Ai1来自：百科![]()
"uid" : "24b23108-55c0-11e9-926f-0255ac101a31", "name" : "gpu-beta", "alias" : "gpu", "creationTimestamp" : "2019-04-03T03:25:34Z", "updateTimestamp"来自：百科![]()
机功能的云服务器，专业级GPU硬件加速，无压力运行大型游戏，专业级GPU硬件加速，无压力运行大型游戏。 华为 云手机 是基于华为云鲲鹏裸金属服务器，虚拟出带有原生安卓操作系统，具有虚拟手机功能的云服务器，专业级GPU硬件加速，无压力运行大型游戏，专业级GPU硬件加速，无压力运行大型游戏。来自：专题![]()
__support_xen_gpu_type String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型，取值参考表2。如果不支持XEN虚拟化下GPU类型，无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。 __support_kvm_gpu_type来自：百科![]()
服务器。下面一起来了解其三大应用场景及场景的关键诉求。 【场景1】 AI计算 关键诉求： ①支持异构计算：GPU/Ascend等芯片加速能力 ②缩短训练时间：支持更高的GPU线性加速比及分布式训练，加快训练速度 ③按需付费降低成本：按需付费降低训练和推理资源预留成本 ④免运维：AI算法工程师即可操作来自：百科![]()
从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 常见问题 如何给镜像设置环境变量？ 在Dockerfile中，可使用ENV来自：专题![]()
运行 提供任务负载、无状态负载的运行时托管，保障应用稳定运行 丰富算力资源 提供X86、鲲鹏、GPU、昇腾等多种丰富的算力资源，极大丰富客户业务的算力资源选择 提供X86、鲲鹏、GPU、昇腾等多种丰富的算力资源，极大丰富客户业务的算力资源选择 应用高可用保障 支持一个负载对应多个Pod副本，保障用户业务高可靠来自：专题![]()
面向AI计算的容器服务，采用华为云高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比通用方案提升3-5倍以上，并大幅降低了AI计算的成本 优势 超强性能 裸金属NUMA架构与高速IB网卡，AI计算性能提升3~5倍 高效计算 GPU资源多容器共享调度，整体计算成本大幅降低来自：专题![]()
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